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Ingénieur DevOps IA - Freelance (H/F) @ Collective.work

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About this role

CONTEXTE vous aurez pour mission de concevoir, déployer et expérimenter des Proof-of-Concept (POC) innovants autour des agents autonomes et des modèles de langage (LLM) appliqués aux jeux de données d'infrastructures IT. L'objectif : fournir des aides intelligentes à la production, faciliter la supervision, l'automatisation et la résolution proactive d'incidents. Le poste s'inscrit dans une démarche agile, collaborative et orientée industrialisation à terme. MISSIONS * Concevoir et gérer des environnements d'expérimentation Kubernetes/Docker avec intégration CI/CD (Jenkins, GitLab CI/CD, ArgoCD). * Automatiser la collecte, la pré-traitance et l'exploitation des datasets d'infrastructure (logs, CMDB, monitoring) pour entraîner et alimenter des agents basés sur LLM. * Développer et intégrer les pipelines de déploiement d'agents IA en collaboration avec les data-scientists et ingénieurs IA (utilisation de LangChain, AutoGen ou équivalents). * Implémenter des scripts et outils en Python, Bash, Go pour l'automatisation des tâches infra, l'orchestration et le monitoring. * Garantir la sécurité du développement et des déploiements dans un environnement réglementé : DevSecOps, outils SAST/DAST, gestion des accès, conformité RGPD. * Produire la documentation technique des POC, rédiger les spécifications d'industrialisation pour les équipes produit. * Assurer une veille technologique continue sur les évolutions des architectures agentiques, LLM et de l'automatisation infra. COMPÉTENCES TECHNIQUES CLÉS * Systèmes d'exploitation : maîtrise avancée de Linux/Unix et des concepts réseaux (TCP/IP, HTTP, DNS, VPN). Expert * Python Maîtrise * Développement d'agents IA * GIT * Intégration SI (API, services, BDD) Pratique * LangChain / LangGraph 1. Maîtrise avancée de Linux/Unix et des concepts réseaux (TCP/IP, HTTP, DNS, VPN) 2. Expertise en Python 3. Maîtrise du développement d'agents IA 4. Maîtrise de GIT 5. Maîtrise de l'intégration SI (API, services, BDD) 6. Pratique de LangChain / LangGraph

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